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docs/en/docs/img/sponsors/jina-ai.png
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docs/fr/docs/history-design-future.md
</blockquote> ## Recherche En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé. Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.
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docs/en/data/sponsors_badge.yml
logins: - jina-ai - deta - investsuite - mikeckennedy - deepset-ai - cryptapi - xoflare - DropbaseHQ - VincentParedes - BLUE-DEVIL1134 - ObliviousAI - Doist - nihpo - armand-sauzay - databento-bot - databento - nanram22 - Flint-company - porter-dev - fern-api - ndimares - svixhq - Alek99 - codacy - zanfaruqui - scalar - bump-sh
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docs/fr/docs/alternatives.md
Juste avant de décider de développer **FastAPI**, j'ai trouvé le serveur **APIStar**. Il contenait presque tout ce que je recherchais et avait un beau design. C'était l'une des premières implémentations d'un framework utilisant les type hints Python pour déclarer les paramètres et les requêtes que j'ai vues (avant NestJS et Molten). Je l'ai trouvé plus ou moins en même temps que Hug. Mais APIStar utilisait le standard OpenAPI.
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docs/en/data/sponsors.yml
silver: - url: https://training.talkpython.fm/fastapi-courses title: FastAPI video courses on demand from people you trust img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/talkpython-v2.jpg - url: https://github.com/deepset-ai/haystack/ title: Build powerful search from composable, open source building blocks img: https://fastapi.tiangolo.com/img/sponsors/haystack-fastapi.svg - url: https://databento.com/
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docs/fr/docs/async.md
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docs/hu/docs/index.md
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docs/es/docs/index.md
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docs/it/docs/index.md
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